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  <title>分布式常见面试题 - 博客</title>

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            <h1 style="display: none">分布式常见面试题</h1>
            
            
              <div class="markdown-body">
                
                <h2 id="1-什么是分布式锁为什么用分布式锁"><a class="markdownIt-Anchor" href="#1-什么是分布式锁为什么用分布式锁"></a> 1 什么是分布式锁？为什么用分布式锁？</h2>
<p>​	锁在程序中的作用就是同步工具，保证共享资源在同一时刻只能被一个线程访问，Java中的锁我们都很熟悉了，像synchronized 、Lock都是我们经常使用的，但是Java的锁只能保证单机的时候有效，分布式集群环境就无能为力了，这个时候我们就需要用到分布式锁。</p>
<p>分布式锁，顾名思义，就是分布式项目开发中用到的锁，可以用来控制分布式系统之间同步访问共享资源。</p>
<p>​	思路是：在整个系统提供一个<strong>全局、唯一</strong>的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。至于这个“东西”，可以是Redis、Zookeeper，也可以是数据库。</p>
<p>一般来说，分布式锁需要满足的特性有这么几点：</p>
<p>1、<strong>互斥性</strong>：在任何时刻，对于同一条数据，只有一台应用可以获取到分布式锁；</p>
<p>2、<strong>高可用性</strong>：在分布式场景下，一小部分服务器宕机不影响正常使用，这种情况就需要将提供分布式锁的服务以集群的方式部署；</p>
<p>3、<strong>防止锁超时</strong>：如果客户端没有主动释放锁，服务器会在一段时间之后自动释放锁，防止客户端宕机或者网络不可达时产生死锁；</p>
<p>4、<strong>独占性</strong>：加锁解锁必须由同一台服务器进行，也就是锁的持有者才可以释放锁，不能出现你加的锁，别人给你解锁了。</p>
<h2 id="2-常见的分布式锁有哪些解决方案"><a class="markdownIt-Anchor" href="#2-常见的分布式锁有哪些解决方案"></a> 2 常见的分布式锁有哪些解决方案？</h2>
<p>实现分布式锁目前有三种流行方案，即基于<strong>关系型数据库</strong>、<strong>Redis</strong>、<strong>ZooKeeper</strong> 的方案</p>
<p>1、<strong>基于关系型数据库</strong>，如MySQL 基于关系型数据库实现分布式锁，是依赖数据库的唯一性来实现资源锁定，比如主键和唯一索引等。</p>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<ul>
<li>这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。</li>
<li>这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。</li>
<li>这把锁只能是非阻塞的，因为数据的insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。</li>
<li>这把<strong>锁是非重入的</strong>，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。</li>
</ul>
<p>2、<strong>基于Redis实现</strong></p>
<p><strong>优点：</strong></p>
<p>Redis 锁实现简单，理解逻辑简单，性能好，可以支撑高并发的获取、释放锁操作。</p>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<ul>
<li>Redis <strong>容易单点故障</strong>，集群部署，并<strong>不是强一致性</strong>的，锁的不够健壮；</li>
<li>key 的过期时间设置多少不明确，只能根据实际情况调整；</li>
<li>需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。</li>
</ul>
<p>3、<strong>基于zookeeper</strong></p>
<p><strong>优点：</strong></p>
<p>zookeeper 天生设计定位就是分布式协调，强一致性，锁很健壮。如果获取不到锁，只需要添加一个监听器就可以了，不用一直轮询，性能消耗较小。</p>
<p><strong>缺点：</strong></p>
<p>在高请求高并发下，系统疯狂的加锁释放锁，最后 zk 承受不住这么大的压力可能会存在宕机的风险。</p>
<h2 id="3-redis实现分布式锁"><a class="markdownIt-Anchor" href="#3-redis实现分布式锁"></a> 3 Redis实现分布式锁</h2>
<h3 id="分布式锁的三个核心要素"><a class="markdownIt-Anchor" href="#分布式锁的三个核心要素"></a> 分布式锁的三个核心要素</h3>
<p><strong>1、加锁</strong></p>
<p>使用<code>setnx</code>来加锁。key是锁的唯一标识，按业务来决定命名，value这里设置为test。</p>
<figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs bash">setx key <span class="hljs-built_in">test</span><br></code></pre></td></tr></table></figure>
<p>​	当一个线程执行setnx返回1，说明key原本不存在，该线程成功得到了锁；当一个线程执行setnx返回0，说明key已经存在，该线程抢锁失败；</p>
<p><strong>2、解锁</strong></p>
<p>​	有加锁就得有解锁。当得到的锁的线程执行完任务，需要释放锁，以便其他线程可以进入。释放锁的最简单方式就是执行del指令。</p>
<figure class="highlight maxima"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs maxima"><span class="hljs-built_in">del</span> <span class="hljs-built_in">key</span><br></code></pre></td></tr></table></figure>
<p>​	释放锁之后，其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。</p>
<p><strong>3、锁超时</strong></p>
<p>​	锁超时知道的是：如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉，来不及显式地释放锁，这块资源将会永远被锁住，别的线程无法进来。</p>
<p>​	所以，setnx的key必须设置一个<strong>超时时间</strong>，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一段时间后自动释放。setnx不支持超时参数，所以需要额外指令，</p>
<figure class="highlight apache"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs apache"><span class="hljs-attribute">expire</span> key <span class="hljs-number">30</span><br></code></pre></td></tr></table></figure>
<h3 id="上述分布式锁存在的问题"><a class="markdownIt-Anchor" href="#上述分布式锁存在的问题"></a> 上述分布式锁存在的问题</h3>
<p><strong>通过上述<code>setnx</code> 、<code>del</code>和<code>expire</code>实现的分布式锁还是存在着一些问题。</strong></p>
<p><strong>1、SETNX 和 EXPIRE 非原子性</strong></p>
<p>​	假设一个场景中，某一个线程刚执行setnx，成功得到了锁。此时setnx刚执行成功，还未来得及执行expire命令，节点就挂掉了。此时这把锁就没有设置过期时间，别的线程就再也无法获得该锁。</p>
<p><strong>解决措施:</strong></p>
<p>​	由于<code>setnx</code>指令本身是不支持传入超时时间的，而在Redis2.6.12版本上为<code>set</code>指令增加了可选参数, 用法如下：</p>
<figure class="highlight css"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><code class="hljs css">SET key value <span class="hljs-selector-attr">[EX seconds]</span><span class="hljs-selector-attr">[PX milliseconds]</span> <span class="hljs-selector-attr">[NX|XX]</span><br></code></pre></td></tr></table></figure>
<ul>
<li>EX second: 设置键的过期时间为second秒；</li>
<li>PX millisecond：设置键的过期时间为millisecond毫秒；</li>
<li>NX：只在键不存在时，才对键进行设置操作；</li>
<li>XX：只在键已经存在时，才对键进行设置操作；</li>
<li>SET操作完成时，返回OK，否则返回nil。</li>
</ul>
<p><strong>2、锁误解除</strong></p>
<p>​	如果线程 A 成功获取到了锁，并且设置了过期时间 30 秒，但线程 A 执行时间超过了 30 秒，锁过期自动释放，此时线程 B 获取到了锁；随后 A 执行完成，线程 A 使用 DEL 命令来释放锁，但此时线程 B 加的锁还没有执行完成，<strong>线程 A 实际释放的线程 B 加的锁</strong>。</p>
<p><strong>解决办法：</strong></p>
<p>​	在del释放锁之前加一个判断，<u>验证当前的锁是不是自己加的锁</u>。</p>
<p>​	具体在加锁的时候把当前线程的id当做value，可生成一个 UUID 标识当前线程，在删除之前验证key对应的value是不是自己线程的id。</p>
<p>​	还可以使用 lua 脚本做验证标识和解锁操作。</p>
<p><strong>3、超时解锁导致并发</strong></p>
<p>​	如果线程 A 成功获取锁并设置过期时间 30 秒，但线程 A 执行时间超过了 30 秒，锁过期自动释放，此时线程 B 获取到了锁，<strong>线程 A 和线程 B 并发执行</strong>。</p>
<p>​	A、B 两个线程发生并发显然是不被允许的，一般有两种方式解决该问题：</p>
<ul>
<li>将过期时间设置足够长，确保代码逻辑在锁释放之前能够执行完成。</li>
<li>为获取锁的线程增加守护线程，为将要过期但未释放的锁增加有效时间。</li>
</ul>
<p><strong>4、不可重入</strong></p>
<p>​	当线程在持有锁的情况下<strong>再次请求加锁</strong>，如果一个锁支持一个线程多次加锁，那么这个锁就是可重入的。如果一个不可重入锁被再次加锁，由于该锁已经被持有，再次加锁会失败。	Redis 可通过对锁进行重入计数，加锁时加 1，解锁时减 1，当计数归 0 时释放锁。</p>
<p><strong>5、无法等待锁释放</strong></p>
<p>​	上述命令执行都是立即返回的，如果客户端可以等待锁释放就无法使用。</p>
<ul>
<li>可以通过客户端轮询的方式解决该问题，当未获取到锁时，等待一段时间重新获取锁，直到成功获取锁或等待超时。这种方式比较消耗服务器资源，当并发量比较大时，会影响服务器的效率。</li>
<li>另一种方式是使用 Redis 的<strong>发布订阅功能</strong>，当获取锁失败时，订阅锁释放消息，获取锁成功后释放时，发送锁释放消息。</li>
</ul>
<p>具体实现参考：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://xiaomi-info.github.io/2019/12/17/Redis-distributed-lock/">https://xiaomi-info.github.io/2019/12/17/Redis-distributed-lock/</a></p>
<h2 id="4-了解redlock吗"><a class="markdownIt-Anchor" href="#4-了解redlock吗"></a> 4 了解RedLock吗？</h2>
<p>​	Redlock是一种算法，Redlock也就是 Redis Distributed Lock，可用实现多节点Redis的分布式锁。</p>
<p>​	RedLock官方推荐，Redisson完成了对Redlock算法封装。</p>
<p>​	此种方式具有以下特性：</p>
<ul>
<li>**互斥访问：**即永远只有一个 client 能拿到锁</li>
<li>**避免死锁：**最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使锁定资源的服务崩溃或者分区，仍然能释放锁。</li>
<li>容错性：只要大部分 Redis 节点存活（一半以上），就可以正常提供服务</li>
</ul>
<h2 id="5-redlock的原理"><a class="markdownIt-Anchor" href="#5-redlock的原理"></a> 5 RedLock的原理</h2>
<p>​	假设有5个完全独立的Redis主服务器</p>
<ol>
<li>
<p><strong>获取当前时间戳</strong></p>
</li>
<li>
<p>client尝试按照<strong>顺序使用相同的key,value获取所有Redis服务的锁</strong>，在获取锁的过程中的获取时间比锁过期时间短很多，这是为了不要过长时间等待已经关闭的Redis服务。并且试着获取下一个Redis实例。</p>
<p>比如：TTL为5s,设置获取锁最多用1s，所以如果一秒内无法获取锁，就放弃获取这个锁，从而尝试获取下个锁</p>
</li>
<li>
<p>client通过获取所有能获取的锁后的时间减去第一步的时间，这个时间差要小于TTL时间并且至少有3个Redis实例成功获取锁，才算真正的获取锁成功</p>
</li>
<li>
<p><strong>如果成功获取锁</strong>，则锁的<strong>真正有效时间</strong>是 <u>TTL减去第三步的时间差</u> 的时间；比如：TTL 是5s,获取所有锁用了2s,则真正锁有效时间为3s(其实应该再<strong>减去时钟漂移)</strong>;</p>
</li>
<li>
<p>如果客户端由于某些原因获取锁失败，便会开始解锁所有Redis实例；因为可能已经获取了小于3个锁，必须释放，否则影响其他client获取锁</p>
</li>
</ol>
<p>算法示意图如下：</p>
<p><img src="/img/20220403-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98.assets/image-20210829131128229.png" srcset="/img/loading.gif" lazyload alt="image-20210829131128229"></p>
<h1 id="redis其他问题"><a class="markdownIt-Anchor" href="#redis其他问题"></a> Redis其他问题</h1>
<h2 id="1-如果现在有个读超高并发的系统用redis来抗住大部分读请求你会怎么设计"><a class="markdownIt-Anchor" href="#1-如果现在有个读超高并发的系统用redis来抗住大部分读请求你会怎么设计"></a> 1 如果现在有个读超高并发的系统，用Redis来抗住大部分读请求，你会怎么设计？</h2>
<p>如果是读高并发的话，先看读并发的数量级是多少，因为Redis单机的读QPS在万级，每秒几万没问题，使用一主多从+哨兵集群的缓存架构来承载每秒10W+的读并发，主从复制，读写分离。</p>
<p>使用哨兵集群主要是提高缓存架构的可用性，解决单点故障问题。主库负责写，多个从库负责读，支持水平扩容，根据读请求的QPS来决定加多少个Redis从实例。如果读并发继续增加的话，只需要增加Redis从实例就行了。</p>
<p>如果需要缓存1T+的数据，选择Redis cluster模式，每个主节点存一部分数据，假设一个master存32G，那只需要n*32G&gt;=1T，n个这样的master节点就可以支持1T+的海量数据的存储了。</p>
<blockquote>
<p>Redis单主的瓶颈不在于读写的并发，而在于内存容量，即使是一主多从也是不能解决该问题，因为一主多从架构下，多个slave的数据和master的完全一样。假如master是10G那slave也只能存10G数据。所以数据量受单主的影响。 而这个时候又需要缓存海量数据，那就必须得有多主了，并且多个主保存的数据还不能一样。Redis官方给出的 Redis cluster 模式完美的解决了这个问题</p>
</blockquote>

                
              </div>
            
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  <a href="/categories/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F/" class="category-chain-item">分布式</a>
  
  

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        <a href="/tags/%E9%9D%A2%E8%AF%95/">#面试</a>
      
        <a href="/tags/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F/">#分布式</a>
      
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  <div class="license-box my-3">
    <div class="license-title">
      <div>分布式常见面试题</div>
      <div>http://example.com/2022/04/03/20220403-分布式常见面试题/</div>
    </div>
    <div class="license-meta">
      
        <div class="license-meta-item">
          <div>作者</div>
          <div>叶飞</div>
        </div>
      
      
        <div class="license-meta-item license-meta-date">
          <div>发布于</div>
          <div>2022年4月3日</div>
        </div>
      
      
      <div class="license-meta-item">
        <div>许可协议</div>
        <div>
          
            
            
              <a target="_blank" href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
              <span class="hint--top hint--rounded" aria-label="BY - 署名">
                <i class="iconfont icon-by"></i>
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                        <span class="hidden-mobile">MySQL常见面试题-1</span>
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                      </a>
                    
                  </article>
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                        <span class="hidden-mobile">redis面试题-3</span>
                        <span class="visible-mobile">下一篇</span>
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        <h4 class="modal-title w-100 font-weight-bold">搜索</h4>
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